유스 케이스

• 데이터 거버넌스 유스 케이스
  
• 데이터 통합 유스 케이스
  
• 데이터 사이언스 및 MLOps 유스 케이스
  
• AI 거버넌스 유스 케이스
  
• 작동 중인 데이터 패브릭

AI 거버넌스

• 모델 빌드 및 배치
  
• 모델 테스트 및 유효성 검증
  

데이터 통합

• 데이터 통합
  
• 외부 데이터 가상화
  
• 데이터 복제
  
• 데이터 통합으로 AI 파이프라인 조정
  

데이터 사이언스 및 MLOps

• 모델 모니터링을 사용하여 AI 파이프라인 조정
  
• 데이터 통합으로 AI 파이프라인 조정
  

데이터 거버넌스

• 고품질 데이터 곡선 작성
  
• 데이터 보호
  
• 데이터 이용
  
• 가상화된 데이터 관리
  

시작하기

• Cloud Pak for Data as a Service에 등록
  
• 프로젝트 작성
  
• 자원 허브 둘러보기
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에 대한 협업
  

안내식 튜토리얼

• 파트 1: 데이터 탐색 및 준비
  
• 파트 2: 머신 러닝 모델 빌드 및 배치
  
• Part 3: 노트북에서 모델 빌드
  
• 데이터 패브릭: 모델 빌드 및 배치
  
• 데이터 패브릭: 모델 테스트 및 유효성 검증
  

데이터 연결

• 플랫폼 연결 추가
  
• 프로젝트에 대한 연결에서 데이터 추가
  
• 프로젝트에서 폴더 자산 연결 작성
  
• 오브젝트 스토리지 관리
  
• 외부 소스에서 프로젝트로 자산 메타데이터 가져오기
  

노트북 기본

• Jupyter 노트북 기본
  
• 프로젝트에 Jupyter 노트북 및 사용자 정의 환경 작성
  
• 공용 데이터 세트 로드 및 분석
  
• 프로젝트에서 GitHub에 노트북 공개
  

노트북 예제

• 뉴욕 음식점 검사 데이터 분석
  
• Spark R을 사용하여 데이터를 로드하고 SQL 조회 실행
  
• 강수량 데이터 분석
  
• Db2 Warehouse 데이터 분석
  
• Python과 함께 SQL-Cloudant 커넥터 사용
  

AutoAI를 사용하여 모델 빌드

• 샘플 AutoAI 실험을 실행하여 모델 작성
  
• 2진 분류 모델 빌드
  
• 다중 클래스 분류 모델 빌드
  
• 다변량 시계열 모델 훈련
  
• 노트북에서 시계열 실험 실행
  
• 공정성을 평가하고 개선하는 모델 작성
  
• 텍스트에 대한 심리 분석 수행
  
• 머신 러닝 모델을 자동화하기 위한 파이프라인 작성
  
• 데이터 패브릭: 모델 모니터링을 사용하여 AI 파이프라인 조정
  
• 데이터 패브릭: 데이터 통합으로 AI 파이프라인 조정
  

SPSS Modeler를 사용하여 모델 빌드

• 예측 분석 모델을 빌드 및 배치하여 질병 진단
  
• 카이 제곱 머신 러닝 모델 빌드
  
• 프로젝트로 SPSS Modeler 플로우 가져오기
  
• 텍스트 분석을 사용하여 데이터 마이닝
  

모델 관리

• 노트북에서 모델 빌드, 배치 및 테스트
  
• 머신 러닝 API를 사용하여 모델 테스트
  
• 기계 학습 모델 평가
  
• 접근 방식으로 모델 사용 작성
  
• 머신 러닝 모델 자산 활동 추적
  
• ' watsonx.ai 의 런타임을 ' IBM Cloud'에 프로비저닝합니다
  

의사결정 최적화

• 샘플 Decision Optimization 실험 실행
  
• 모델링 지원에서 고급 기능 사용
  
• 환경 변경 및 Python 확장을 실험에 추가
  
• Python DOcplex로 고급 사용자 정의 제한조건 작성
  
• 기타 Decision Optimization 비디오
  

연합 학습

• Federated Learning 개요
  
• Federated Learning 실험 작성
  

RStudio

• RStudio IDE의 개요
  
• 데이터 로드
  
• 외부 데이터 소스에 연결
  
• Shiny 애플리케이션 실행
  

시작하기

• Cloud Pak for Data as a Service에 등록
  
• 프로젝트 작성
  
• 자원 허브 둘러보기
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에 대한 협업
  

안내식 튜토리얼

• 파트 1: 데이터 탐색 및 준비
  
• 데이터 패브릭: 데이터 통합
  
• 데이터 패브릭: 외부 데이터 가상화
  
• 데이터 패브릭: 360도 보기 구성
  
• 데이터 패브릭: 고객 탐색
  

Data Refinery

• 데이터 소스에서 프로젝트에 연결된 데이터 추가
  
• 데이터 구체화
  
• 새 대상에 데이터 복사
  
• 다중 소스의 혼합 데이터
  
• Data Refinery 조작 비디오 시리즈
  

DataStage

• 데이터 패브릭: 데이터 통합
  
• 데이터 소스에서 프로젝트에 연결된 데이터 추가
  
• 단순 DataStage 플로우 작성
  
• 프로젝트로 DataStage 플로우 가져오기
  
• DataStage 플로우를 실행하도록 스케줄
  
• 데이터 정의 작성
  
• DataStage 를 사용하여 엔터프라이즈 데이터를 눈송이로 로드
  
• DataStage 커넥터 및 스테이지 비디오 시리즈
  

Data Virtualization

• 데이터 패브릭: 외부 데이터 가상화
  
• 프로젝트 또는 카탈로그에 가상화된 데이터 추가
  
• ' Data Virtualization' 개요
  

Match 360

• 데이터 패브릭: 360도 보기 구성
  

Data Replication

• 데이터 패브릭: 데이터 복제
  

시작하기

• Cloud Pak for Data as a Service에 등록
  
• 프로젝트 작성
  
• 자원 허브 둘러보기
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에 대한 협업
  

안내식 튜토리얼

• 데이터 패브릭: 고품질 데이터 곡선 작성
  
• 데이터 패브릭: 데이터 보호
  
• 데이터 패브릭: 데이터 이용
  

IBM Knowledge Catalog 기본

• IBM Knowledge Catalog 개요
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에서 카탈로그 자산 사용
  

카탈로그에서 데이터 연결

• 플랫폼 연결 추가
  
• 카탈로그에 자산 추가
  
• 카탈로그에 폴더 자산 작성
  
• 외부 소스에서 프로젝트로 자산 메타데이터 가져오기
  

카탈로그 데이터 거버넌스

• 데이터 정책 개요
  
• 카테고리를 사용하여 거버넌스 아티팩트 구성
  
• 마스크 데이터
  
• 데이터 자산 활동 추적
  
• 머신 러닝 모델 자산 활동 추적
  
• 고급 마스킹 옵션 사용 및 마스킹 플로우 작성
  

계정 관리자

• IBM Cloud 에서 기본 액세스 그룹 설정
  
• IBM Cloud 계정에 사용자 초대
  
• 관리자를 위한 Cloud Object Storage 설정
  

프로젝트 관리자

• 프로젝트에 대한 협업